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健康科技创新者-充分利用香港的优势...
Park 表示，Base Therapeutics 受益于强大的研究环境和广泛的商业网络。“我们还获得了政府的广泛支持，包括税收优惠、研发资金和人才引进政策，这些对于吸引像 Base Therapeutics 这样的 I&T 公司落户香港至关重要，”徐说。“投资推广署为我们在香港的设立和扩张提供了宝贵的支持。他们的服务确保了更平稳的过渡，并使我们能够在这个充满活力的生态系统中茁壮成长。”
揭穿 Deepfakes：利用增强和特征可变性进行 Deepfakes 语音检测
随着深度伪造技术的快速发展，深度伪造语音的检测变得越来越具有挑战性。在本文中，我们提出了一种用于深度伪造语音检测的混合架构，将用于特征提取的自监督学习框架与分类器头相结合，形成端到端模型。我们的方法结合了音频级和特征级增强技术。具体而言，我们介绍并分析了用于增强原始音频频谱图和在训练期间增强特征表示的各种掩蔽策略。我们在特征提取器的预训练阶段加入了压缩增强，以解决小型单语言数据集的局限性。我们在 ASVSpoof5（ASVSpoof 2024）挑战赛上对该模型进行了评估，在封闭条件下在 Track 1 中取得了最佳结果，等错误率为 4.37%。通过使用不同的预训练特征提取器，该模型实现了 3.39% 的增强 EER。我们的模型表现出了抵御未知深度伪造攻击的强大性能，并在不同的编解码器中表现出了强大的泛化能力。
在机器人群的自动模块化设计中利用环境和机器人间信号。通信、对事件的反应和连续任务
本论文提出的论点得到了实证证据的支持。我们展示了自动设计的机器人群依靠特定于任务的信号来执行任务的各种场景。在这些实验中，我们考虑了通过单个或并发性能指标来评估群体性能的任务。值得注意的是，我们通过演示将这些想法应用于空间组织行为、基于协同行为的行为、引导行为的自动设计以及机器人群的设计。在这些研究中，我们表明，嵌入在 AutoMoDe 专用模块中的简单单比特信号协议足以克服以前在设计机器人群的空间组织行为方面的限制。此外，我们表明 AutoMoDe 可以利用直接通信能力和基于信息素的协同行为的间接通信。我们说明了 AutoMoDe 利用信号的能力如何不仅促进了群体内的通信，而且还实现了与群体工作空间中其他活动代理的交互。我们还表明，AutoMoDe 可以通过从所需的集体行为演示中学习来进行设计过程。
利用癌症突变数据为种系错义变异的致病性分类提供信息
1 加拿大安大略省多伦多市 SickKids 研究所遗传学和基因组生物学项目，2 加拿大安大略省多伦多市多伦多大学分子遗传学系，3 加拿大安大略省多伦多市病童医院应用基因组学中心，4 加拿大安大略省多伦多市多伦多大学人类生物学项目，5 加拿大安大略省多伦多市病童医院计算医学中心，6 加拿大安大略省渥太华大学东安大略省儿童医院研究所，7 美国马里兰州盖瑟斯堡 GeneDx，8 英国伦敦 Genomics England，9 加拿大安大略省多伦多市多伦多大学儿科系病童医院血液学/肿瘤学分部，10 加拿大安大略省多伦多市多伦多大学 Donnelly 细胞和生物分子研究中心 (CCBR)，11 Lunenfeld-Tanenbaum 研究所（LTRI），西奈医疗系统，多伦多，安大略省，加拿大，12 癌症系统生物学中心（CCSB），丹娜法伯癌症研究所，马萨诸塞州波士顿，美国，13 多伦多大学计算机科学系，多伦多，安大略省，加拿大，14 多伦多大学儿童医院临床和代谢遗传学分部和儿科系，多伦多，安大略省，加拿大
利用AI在联邦民用机构中现代化遗产法规
用法和约束：为了限制清除和保密冲突的影响，我们的团队已经在未分类的环境中运营的联邦民用机构开发了本文。此外，在了解每个机构都有特定领域的法规和商业文化的情况下，我们已故意向寻求熟悉AI代码现代化的政府人员提出建议，作为高级指导和潜在考虑因素，当考虑其组织内部的持续或将来的计划时。机构应详细调查针对其独特任务和需求量身定制的AI现代化工作，类似于国家核安全管理局如何评估2023年持续Fortran使用情况的七种风险。7。
利用AI驱动的聊天机器人为高中生的心理健康支持
摘要 - 本文探讨了AI-power聊天机器人应对高中学生面临的心理健康挑战的潜力。随着青少年焦虑，抑郁和压力的增加，传统的心理健康支持系统通常由于污名化，有限的可及性和资源限制而缺乏。这项研究强调了自然语言处理的进步（NLP）如何使聊天机器人能够提供可扩展的24/7，非判断性支持，适用于个人需求。本文研究了将这些工具集成到学校课程中的策略，包括针对文化和年龄特定环境的定制，与教育者和心理健康专业人员的合作以及解决数据隐私等道德问题。通过对案例研究的分析，发现表明聊天机器人可改善可及性，减少污名并促进早期干预措施，最终增强心理健康成果。结论强调需要采用多学科方法来确保这些工具的成功。它要求教育者，开发人员和心理健康从业人员之间的合作，以最大程度地影响他们在教育环境中的影响。本文强调了AI驱动的聊天机器人在为高中生创造一个无污名的环境方面的变革潜力。索引术语 - AI驱动的聊天机器人，青少年心理健康，自然语言处理，减少污名，早期干预，学校计划，数据隐私，心理健康可及性。
引用：Pepple P.，Okorie A.S.和Adeel P.（2025）利用人工智能来增强关键Infrastr
摘要：在全球安全的快速发展的景观中，美国面临着对其关键基础设施和国家安全的越来越复杂的威胁。这些威胁来自国家和非国家参与者，采用先进技术来破坏，退化和破坏基本系统。在响应中，人工智能（AI）已成为增强关键基础设施操作的弹性和防御机制的强大工具。本研究论文探讨了AI在维护国家关键资产中的潜力和应用，包括能源电网，运输网络，天然气和石油管道，通信系统，金融机构，供水系统，医疗保健数据库，IT网络和空中交通管制系统。通过利用机器学习算法，预测分析和异常检测技术，人工智能可以实时识别和减轻脆弱性，预先反驳网络攻击，物理破坏和空中交通控制中断。此外，AI驱动的系统增强了网络安全性，确保了美国至关重要的系统免于新兴网络威胁的弹性和安全性。此外，AI增强了决策能力，为安全机构提供了可行的情报和情境意识，同时还为整体安全增强了。本文研究了将AI集成到国家安全框架中的道德考虑，挑战和未来的方向。关键字：利用，人工智能，弹性，安全关键基础设施，美国通过全面的分析，这项研究强调了AI在强化美国关键基础设施抵抗日益增长的对抗威胁方面的至关重要作用。
利用和AI用于实时监控和优化聚合物生产过程Tarun Madan Kanade 1， *，Dipeeka Chavan 2，Manish教授
Leveraging and Ai for Real-Time Monitoring and Optimization of Polymer Production Processes Tarun Madan Kanade 1 , *, Dipeeka Chavan 2 , Prof. Manisha Pagar 3 , Jonathan, Joseph 4 , Shriya Gokhale 5 , CMA Rajendra Shirsat 6 Abstract Integrating the Internet of Things (IoT) and Artificial Intelligence (AI) technology provides a transformational potential for the polymer manufacturing业务，允许实时监控并更好地控制生产过程。本文探讨了物联网和AI的协同应用，以在聚合物制造中实现更高的效率，可持续性和质量控制。IoT传感器和设备可能会从制造过程的不同阶段捕获大量数据，从而提供有关设备性能，环境条件和产品质量的实时信息。AI系统可以使用此数据来发现趋势，预测前瞻性问题，并优化生产环境，减少废物并增加资源使用情况。整合这些技术可以导致预测性维护，降低停机时间和运营成本，并确保遵守环境和安全标准。本文回顾了聚合物行业的物联网和AI集成的现状，讨论了技术挑战和机遇，并提出了证明成功实施的案例研究。此外，我们为聚合物生产中的物联网和AI系统部署提供了一个框架，强调了数据安全性，互操作性和可伸缩性的重要性。聚合物具有灵活性，弹性和轻巧的品质，是当代生产中的关键材料。调查结果表明，物联网和AI的联合使用可以显着增强聚合物生产过程的弹性和可持续性，从而定位该行业以更好地满足现代市场的需求。关键字：物联网（IoT），人工智能（AI），聚合物生产，实时监控，过程管理，可持续性，预测性维护，数据分析简介聚合物制造在许多领域中至关重要，包括汽车，航空航天，包装，包装，电子设备和医疗保健。全球对聚合物的需求不断增加，这是由于它们的多样化应用以及聚合物科学中持续的创新。有效的聚合物生产过程对于满足这一需求，确保高产品质量和维持成本效益至关重要。聚合物制造在许多领域至关重要，包括汽车，航空航天，包装，电子和医疗保健。聚合物具有灵活性，弹性和轻巧的品质，是当代生产中的关键材料[1]。物联网和AI技术的概述The Internet（IoT）是配备有传感器，软件和其他技术的物理项目网络，允许它们收集和共享数据。 在聚合物生产的背景下，物联网设备可以实时监视各种参数，例如温度，压力和湿度，物联网和AI技术的概述The Internet（IoT）是配备有传感器，软件和其他技术的物理项目网络，允许它们收集和共享数据。在聚合物生产的背景下，物联网设备可以实时监视各种参数，例如温度，压力和湿度，
MOKHTAR，Ahmad Rais，ANINDITA，Muhammad 和 SUHAIMI，Zakiah Syamra'（2023 年）。利用供应链领导力实现动态能力和组织
摘要 组织韧性已被认为是发展可持续供应链的关键因素之一。迄今为止，现有研究讨论了动态能力在增强组织韧性方面的作用，特别是在开发和重新配置内部和外部资源以应对不断变化的商业环境方面。不幸的是，很少有人关注采购公司的领导力（或供应链领导力）对动态能力和组织韧性之间现有关系的影响。由于公司的业绩对其整个供应网络（包括上游和下游方向）有重大影响，因此提高组织韧性的责任可以扩展到采购公司或焦点公司，特别是在疫情等前所未有的时期。本研究旨在提出一个概念框架来研究动态能力和组织韧性的影响。总体而言，本研究表明动态能力（适应性、吸收性和创新性）对组织韧性有重大影响。此外，本研究还提出，供应链领导力调节动态能力（适应能力、吸收能力和创新能力）与组织弹性之间的关系。本研究有望促进关于加深对供应链领导力及其对动态能力和组织弹性影响的理解的必要性的讨论。本研究通过解决供应链领导力、动态能力和组织弹性领域之间的差距，为现有文献做出了贡献。
利用AI和CCTV进行有效跟踪
车辆盗窃是全球不断上升的犯罪。GPS跟踪器并不是所有车辆的标准配合，缺乏互联网连接使追踪对官员充满挑战的被盗车辆。GPS信号可能会受到不同环境因素（例如地形或致密叶子）的影响，这可能会导致位置跟踪的不准确性。为了解决这些问题，建议的解决方案利用CCTV系统遵循被盗汽车的路线并加快搜索工作的速度。建议的概念提出了一种成功的方法，用于利用先进的计算机视觉和深度学习方法来通过CCTV视频来检测和监视被盗的汽车。从各种来源审查CCTV录像可以加快反应并改善检索，同时保留数据隐私。预测汽车颜色和汽车模型的准确性在结果中超过90％。汽车路线预测为RMSE得分为0.000171。建议的模型提出了一种跟踪解决方案，该解决方案利用当前的CCTV基础架构，而无需在车辆中安装任何额外的硬件。